中國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),農(nóng)業(yè)是支撐國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),所以提高農(nóng)作物產(chǎn)量,提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平是重中之重。但是由于自然環(huán)境、農(nóng)作物自身的自然屬性等因素,導(dǎo)致農(nóng)作物病害頻發(fā),嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。為此,對(duì)農(nóng)作物病害進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的診斷對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展有重大意義。目前我國(guó)農(nóng)作物病害診斷的主要方式仍然是人工識(shí)別的方法,以人的經(jīng)驗(yàn)為中心,對(duì)農(nóng)作物病害種類進(jìn)行主觀判斷。由于我國(guó)現(xiàn)在大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者都缺乏專業(yè)知識(shí),很容易對(duì)病害種類造成誤判,進(jìn)而錯(cuò)誤用藥,起不到防治效果,還會(huì)造成土壤污染。此外我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分散,但是農(nóng)業(yè)專家數(shù)量少,專業(yè)人員無法保證可以及時(shí)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供技術(shù)支持,進(jìn)而延誤了防治病害的最佳時(shí)機(jī),造成不可挽回的經(jīng)濟(jì)損失。近年來,隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,使得通過農(nóng)作物病害圖像進(jìn)行農(nóng)作物病害的診斷成為可能。通過對(duì)農(nóng)作物病害圖像中病害部位（果實(shí)、葉片等）的檢測(cè),進(jìn)而判斷病害種類。本文利用區(qū)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Faster R-CNN對(duì)農(nóng)作物病害圖像分別進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別出圖像中病害的種類并準(zhǔn)確定位作物發(fā)病部位。此外,又利用區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Mask R-CNN對(duì)農(nóng)作物病害圖像中的目標(biāo)... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

實(shí)際環(huán)境中農(nóng)作物病害圖像示例

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文102所示。圖1-2經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)假設(shè)用表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第層的特征圖。（1）輸入層。輸入層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)于處理圖像的網(wǎng)絡(luò)來說，輸入就是圖像的像素矩陣，用一個(gè)三維矩陣表示，假設(shè)為（=）。中的長(zhǎng)和寬分別代表了圖像的大小，深度則代表了圖像的通道數(shù)。從輸入層開始，網(wǎng)絡(luò)通過不同的卷積層對(duì)三維矩陣進(jìn)行計(jì)算，將上一層的三維矩陣轉(zhuǎn)化為下一層的三維矩陣。（2）卷積層。卷積層中利用卷積核對(duì)本層的輸入（也就是上一層的輸出特征圖）進(jìn)行卷積操作，用來提取圖像特征。的產(chǎn)生過程可以表示為：=(+)（1-1）其中，表示第層中卷積核的權(quán)重；“”表示卷積核對(duì)進(jìn)行卷積操作；表示偏移向量；卷積輸出與相加，通過非線性映射函數(shù)()得到。每個(gè)卷積核每次只對(duì)輸入上的一小塊進(jìn)行計(jì)算，卷積核的大小是人工設(shè)定的。卷積層將輸入中的每一個(gè)小塊進(jìn)行計(jì)算以獲得更加抽象，同時(shí)目標(biāo)指向性也更明確的特征。一般情況下，通過卷積層的處理，矩陣的深度會(huì)增加。（3）池化層。池化層主要用來減小矩陣的尺寸，將高分辨率的圖像轉(zhuǎn)化為低分辨率的圖像，也可以用來降維，即降低矩陣的通道數(shù)。主要方式有最大池化和平均池化。通過池化層，可以減少最后全連接層中的參數(shù)。但池化層也會(huì)丟失一部分的特征信息，所以本文所用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層很少。（4）全連接層。經(jīng)過多次卷積和池化操作后，得到圖像的高維特征，所以用全連接層對(duì)特征進(jìn)行分類。（5）Softmax層。得到當(dāng)前樣本屬于不同種類的概率分布情況。

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文141.4主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)1.4.1主要研究?jī)?nèi)容由國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看，在農(nóng)作物病害識(shí)別方面，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)良好。然而，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能對(duì)圖像做分類，要求所用的病害圖像中只包含一個(gè)發(fā)病部位，如圖1-4中（1）所示。但在實(shí)際環(huán)境中拍攝的圖像，如圖1-4中（2）所示，往往包含多種疾病或者多個(gè)發(fā)病部位，而深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能對(duì)圖像進(jìn)行分類識(shí)別，而不能獲得圖像中病變部位的位置，也不能將病變部位與疾病類型一一對(duì)應(yīng)。圖1-4兩種不同性質(zhì)的病害圖像對(duì)比在本研究中，對(duì)于實(shí)際情況下復(fù)雜的農(nóng)作物病害圖像，我們使用區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決這些問題。利用區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的FasterR-CNN模型對(duì)農(nóng)作物病害圖像進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確地識(shí)別出圖像中農(nóng)作物病害的種類，并且可以獲得發(fā)病部位的位置。利用MaskR-CNN模型對(duì)農(nóng)作物病害圖像進(jìn)行分割，可以分割出圖像中農(nóng)作物感染區(qū)域的形狀，并標(biāo)注病害種類。整體研究框架如圖1-5所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]番茄病害圖像數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法研究[D]. 黃志豪.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
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[3]基于近紅外光譜技術(shù)的水稻葉部病害診斷模型構(gòu)建[D]. 王曉麗.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2011
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本文編號(hào)：2974887